Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.559-562
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2003
본 논문은 FPD(Flat Panel Display)시스템에서 전화면 디스플레이에 적용할 수 있는 보간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 x-형 PMED(Pseudomedian) 알고리즘으로 동영상을 위한 알고리즘이다 x-형 PMED 알고리즘은 보간값 계산에 사용되는 서브 윈도우 형태를 변형한 알고리즘이다. 제안된 알고리즘들에 검증은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였으며, 평가는 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)값, 주관적인 시각적 평가, 에지 특성 등을 종합적으로 평가하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.298-300
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2002
기존의 유전자 알고리즘은 우리가 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 일반적인 문제들에 있어 개체의 적합도를 평가하는 젓은 어렵기 때문에 큰 집단의 로든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 커다란 시간과 비용을 소모한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 적합도 평가 과정을 줄이는 방안으로 클러스터링에 기반한 효율적인 유전자 알고리즘을 제시하고 체계적인 평가를 한다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 여러 클러스터링 방법을 적용하여 실험한 결과 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
A fast and efficient search algorithm to determine an optimal number of clusters in clustering algorithms is presented. The method is based on cluster validity index which is a measure for clustering optimality. As the clustering procedure progresses and reaches an optimal cluster configuration, the cluster validity index is expected to be minimized or maximized. In this Paper, a fast non-exhaustive search method for finding the optimal number of clusters is designed and shown to work well in clustering. The proposed algorithm is implemented with the k-mean++ algorithm as underlying clustering techniques using CB and PBM as a cluster validity index. Experimental results show that the proposed method provides the computation time efficiency without loss of accuracy on several artificial and real-life data sets.
A-SMGCS를 구성하는 핵심 알고리즘 중 감시(Surveillance)알고리즘은 레이더로부터 수신한 항공기 좌표정보를 토대로 정확한 항공기의 위치정보를 확정하는 역할을 수행하는데, 감시알고리즘의 좌표 보정 성능을 평가하기 위한 방법으로 단순회귀 직선을 제시하고 이의 타당성을 검토한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.235-237
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2000
본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.131-134
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1997
기존의 유전자 알고리즘과는 달리 대화형 유전자 알고리즘은 평가치를 인간이 제시할 수있기 때문에 인간의 직관이나 감성을 효과적으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. 대화형 유전자 알고리즘을 기반으로 내용 기반 영상 검색 시스템을 구축한 바 있는데, 이 시스템은 웨이블렛 변환을 통하여 기술된 영상을 내용에 기반하여 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 웨이블렛 변환으로 얻어진 계수가 유전자 알고리즘의 염색체 표현으로 효과적인지를 실험적으로 평가하고자 한다. 소규모의 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과 체이블렛 변환으로 기술된 염색테들이 유전자 알고리즘의 교차 연산에 대하여 의미있는 후보를 찾아낸다는 사실을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.490-493
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2010
본 논문에서는 클러스터 측정(Cluster Measurement)과 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스링 알고리즘을 제안한다. 유전자 알고리즘의 요소를 클러스터링에 대입하고 클러스터 측정을 적합도 함수에 대입하여 문서 클러스터링을 구현하였다. 성능 평가를 위하여 한국일보-20000/한국일보-40075 문서범주화 실험문서집합의 데이터 셋을 이용하였다. 클러스터링 성능 평가 결과 AS Index가 DB Index, RS Index 보다 좋은 성능을 보여준다. 또한 제안한 알고리즘이 K-means 클러스터링 알고리즘에 비교해 안정적으로 좋은 성능을 보여준다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.100-102
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2023
항로추종성능은 자율운항선박(MASS)의 중요한 자율제어기능 중 하나이다. 이는 선박의 안전성을 보장하기 위해 중요하며, 자율운항선박의 설계 단계에서 사전 평가가 필수적이다. 본 연구는 자율운항선박의 항로추종성능 평가를 위한 전산유체역학(CFD) 모델과 LOS 알고리즘 연계 방안을 제안한다. 먼저, 자율운항선박의 정수 중 거리 이탈 편차를 이용한 항로 추종 성능 평가 모델 개발에 관하여 기술했다. 먼저, 항로 추종을 수행하는 선박 주변의 난류 흐름은 비압축성 뉴턴 유체의 가정하에 비정상 RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes) 법을 이용하여 수치적으로 계산되었다. 중첩격자계법을 CFD 모델에 적용함으로써 거리 이탈 편차를 이용하는 LOS(Line-of-Sight) 가이던스 알고리즘에 의한 타의 회전 및 이에 따른 선체의 6 자유도 움직임을 CFD 환경에서 구현하였다. 개발된 자유 항주 선박 CFD 모델을 이용하여 항로 추종 시뮬레이션 평가 결과, 설정된 항로에서 선박의 정수 중 항로 추종 제어는 파도, 조류, 및 바람과 같은 외부 교란의 부재로 LOS 알고리즘에 의한 우현/좌현 측 변침뿐만 아니라 직진 경로의 추종도 성공적으로 수행됨을 확인하였다. 선체, 프로펠러, 타의 복잡한 상호작용을 정도 높게 해석할 수 있는 자유 항주 선박 CFD 모델과 LOS 알고리즘의 결합은 자율운항선박의 항로 추종 성능 평가를 정량적으로 평가하는 데 기여할 것으로 기대된다.
Kim, Jihwan;Kim, Doohyun;Kim, Jinwoo;Go, Youjune;Lee, Soowon;Lee, Jeongjin
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.853-856
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2014
본 연구에서는 유동인구 얼굴을 인식하기 위한 방법을 비교하고 유동인구 분석을 위한 얼굴 인식 알고리즘의 성능을 평가하는데 중점을 둔다. 현재 얼굴 인식 알고리즘의 종류는 매우 다양한데 건널목이라는 특정 공간을 제약하여 알고리즘들에 대한 평가와 분석을 통하여 앞으로 건널목 유동이구를 분석하기 위해 얼굴 인식 알고리즘을 사용하는 사용자에게 정보를 제공하고자 한다. 특히 Color Model 기반 얼굴 인식 알고리즘과 Haar-Like Feature 기반 얼굴 인식 알고리즘을 각각 이용하여 환경에 따른 성능을 비교 분석하고 그 평가를 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.343-346
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2012
추천 엔진의 지속적인 성능 향상을 위해서는 객관적 성능 평가가 이루어져야 하지만, 콘텐츠 추천 기술은 평가 데이터 구축이 어렵고 평가를 위한 심도 깊은 연구가 이루어지지 못하여 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 콘텐츠 추천 시스템의 객관적인 평가를 시스템 구축에 대한 연구이다. 추천 알고리즘의 효율적이고 객관적인 성능 평가를 위하여 기존 연구들을 분석하여 대표적인 성능평가 양식들을 구현하였다. 통계적인 평가를 위한 사용자 데이터를 수집하였으며 데이터 크기, 평가방식, 추천 알고리즘의 모듈 별 성능 추이를 쉽게 변경하고 관찰할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 이러한 평가 시스템의 도입으로 콘텐츠 추천 알고리즘의 지속적인 성능 보완을 기대 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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